从目的、数据获取、数据处理、和数据分析报告撰写几个反面阐述了数据分析的流程。

“数据分析狮”的数据分析流程/步骤

数据分析不是简单的“分析数据”，它是一种解决问题的方法，一个解决问题的过程，甚至认为是一种方法观。作为一名普通“数据疯嘻狮”，这里所说的数据分析是一个相对狭义的概念，如果你是一个业务人员，你可以将之理解为业务分析。

【1】明确目的

从监测角度来说，业务问题一般以两种方式出现。第一种是在长期监测中发现某一环节运行异常，另外一种是在开展业务任务时即时遇到阻碍。不管怎么样，问题摆在面前需要解决。

在数据分析开始前，必须明确要分析什么，要解决什么问题，一项数据分析，不是一蹴而就，需要过程，如果不能做到有的放矢，多半会导致分析方向发生偏移，盲目无序的开头将导致后续的工作白白浪费。

发生了什么？为什么要这样做？要得到什么？如何得到？等等这些问题需要在分析之前弄清楚。只有先明确了目的，对数据分析的主要内容有针对的了解，才能作出合理有效的解决方案。

【2】获取数据

按照数据分析目的、内容收集所需数据，此时最重要的是保证获取数据的真实可靠性。这些数据源就像盖房子打地基，没有这个基础，不管采用多么高级的分析方法都是白费力气。另外，不要过于期望一口气将所有数据都采集全，在预处理和数据分析阶段你可能会发现还缺少某一部分数据源，这是反馈调节的过程。

【3】预处理

现在存储于后台的数据太多了，以前做项目担心没有真实可靠的数据，现在这个问题没有那么复杂，但数据太多却引发了其他问题。辛苦采集到的数据口径不一致，存储格式不同，不符合数据分析要求还有待派生新的变量，这些过程看似简单却非常有必要！

仅仅预处理以上这些问题还不够，当数据分析方法复杂时，我们还需对采集的数据进行筛选构成小的数据集，对于数据集中变量的分布、缺少、描述统计指标进行一定程度的分析。

【4】数据分析

在这个阶段建议采用简单有效的分析方法，切记不要“为了分析而分析”。数据分析方法有很多种，不一定越是高级的方法就越有效。数据分析的工具也一样，能用Excel就不用SPSS，只要能解决问题即可。如果可以合理选择有效驾驭，那选用一些高级的方法和工具炫一下也非常可以理解，人非圣贤，谁没有个七情六欲呢？

和“获取数据源”阶段一样，这两个过程都是费力不讨好的。数据分析整个项目的大部分时间都花在这两个阶段上。而且伴有枯燥、沮丧、焦虑等心态，不断调整自己的心态也是这两个阶段的重点和关键。

【5】提交报告

做一个数据分析的项目，不能不下结论！

雷声大，雨点小的事情，作为数据分析师千万要避免发生。提交数据分析报告，对业务问题进行及时解决，养成这个良好的习惯。数据分析报告采用PPT格式、Word格式都可以，做到结构合理、结论坚定，图文并茂。

这个阶段切记不要搞得太花哨，语气低调不要太夸张。有自己的结论，有自己的观点，能有效解决问题，并针对类似问题进行监控，防止再次发生。

总之一句话，诚实、务实、创新、低调是一个数据分析师需要具备的素质。